Practical Implications of Obesity for Cardiovascular Diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Obesity, one of the most prevalent and pressing global health challenges, has significant implications for cardiovascular disease (CVD) morbidity and mortality. Diagnostic testing for CVD is substantially affected by obesity, which affects test selection and execution and complicates the interpretation of diagnostic testing. Structural and metabolic changes in individuals with obesity create both physiological alterations and technical limitations across diagnostic modalities, as obesity alters cardiovascular (CV) structure, function, and diagnostic test accuracy. This review explores the practical implications of obesity for CV diagnostics, including physical examination, electrocardiogram interpretation, echocardiography, nuclear stress imaging, computed tomography, positron emission tomography, coronary calcium scoring, and magnetic resonance imaging. Although each modality faces unique challenges in individuals with obesity, modern techniques, a systematic approach, and individualized protocols can greatly enhance test performance and diagnostic yield. This review aims to provide a comprehensive narrative within a practical framework for optimizing CV diagnostics in patients with obesity to optimize CV testing in this growing population. We deal in detail with each investigative modality, providing an overview of the specific considerations in patients with obesity, along with practical recommendations for test selection, application, and interpretation. With an organized and personalized approach, diagnostic testing for CVD can be greatly improved in this specific, rapidly growing, and clinically important population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».